新疆汉语方言

摘要： 新疆汉语方言中的数词与普通话中的数词相比,在与其他词语组合构成整体方面,可以体现出浓郁的地方特色,表达数词自身难以传达的意趣。该文从结构形式、修辞方式及作用、构成熟语方面对新疆汉语方言中的数词结构进行分析研究。

摘要： 在新疆汉语方言中,"(X)+好好儿+不/没+VP"以及"(X)+好好儿+VP"两种构式是基于新疆汉语方言特殊用法习惯的常见构式。在具体使用中,两种构式具有多义性。前一种构式义包含"信息陈述义"和"情感表达义",后一种构式包含"积极劝谏义"和"反讽劝谏义"。两种"好好儿"构式的构式义形成与识解均受到认知语境的制约。构式的多义通过在具体语境中的不断使用而逐渐固化,达成良好适配,从而在交际中能够被准确识解。

摘要： 新疆汉语方言中的谚语就地取材,具有鲜明的土语化,鲜明的土语化不仅是新疆汉语方言的特征,其口语化语义表达方式呈现出简练性、朴素性。从新疆话里的谚语语义呈现出新疆各族人民生活经验和思想观念,揭示出新疆话独特的语言结构特点。

摘要： 主要论证新疆汉语方言中表选择疑问句式与普通话中正反问句一样,都是通过"正反重叠"这一操作程序造成的结果.认为,"A Ma不AB"和"AB Ma不A"表面上看是两种不同的选择疑问句,但基础形式实际上为同一类,即"A Ma不A",二者的生成过程也一致.这种一致性要求可采取统一的方法对其生成过程进行处理.而对于选择疑问句间的差异可以认为是在进行了"正反重叠"之后还执行了"删除"这一操作手段,以及这两种操作手段承受不同的限制条件所造成的结果.

摘要： 本文探讨了新疆汉语方言词汇独特的加缀式和重叠式结构特点.阐明了形成这样特点的原因:一是新疆人口流动大,汇集了全国各地说不同方言的人,特别是占大多数的陕甘宁青地区的人,在新疆汉语方言词汇中保留沿用了这些西北各省方言的词汇,并且有所发展变化和创新;二是新疆是多民族聚集的地方,在各民族的交流融合过程中,尤其是各少数民族文化与汉族文化的融合中,互相吸取交融,于是形成了具有民族特色的新疆汉语方言词汇.同时阐述了新疆汉语方言词语义表达特点和新疆汉语方言词借用现象。

摘要： 文章讨论了有关“新疆汉语方言”的界定问题，新疆汉语方言两片区的代表点确定问题，新疆境内汉民汉语、回民汉语的分合问题及关于新疆汉语方言在形成后的使用群体问题。

摘要： 本发明公开的一种基于生成式听觉模型的端到端汉语方言识别系统和方法，涉及语音识别技术领域。该汉语方言识别系统，用CNN模拟听觉模型对方言时域声音波形进行特征提取，随后将提取出的固定长度特征序列输入至RNN中，再连接全连接层后进行softmax，用于预测方言类别。本发明公开的一种基于生成式听觉模型的端到端汉语方言识别系统和方法，可有效提高NN方言识别过程中的抗噪性能，并因其提取了原始声音的深层次语言特征以及其模型具有一定的关注模型信息，所以在一定程度上也提高了方言识别率。

摘要： 本申请公开了一种融合韵律信息的汉语方言辨识方法，包括：s1、输入汉语方言信号进行语音信号提取，提取信号包括声学特征和韵律特征，所述声学特征包括SDC特征，所述韵律特征包括基频特征、能量包络特征和时长特征；s2、将提取的不同质的特征经过模型建模，转化成具有统一度量标准的特征矢量，然后进行组合构成一个统一矢量送分类器决策。本发明融合韵律信息的模型方法增加了汉语方言间的区别性，大大提升了方言辨识的正确率。

摘要： 本发明公开了基于主动学习的汉语方言辨识方法，包括方言全局语言语音特征提取、支持矢量机分类器和融合样本测度的主动学习算法三部分。本发明针对主动学习算法中在选取样本容易重复，区别性不够的问题，提出了在传统距离选择标准的基础上，基于主动学习的汉语方言辨识方法，实验结果表明这种组合选取样本的算法，优于传统的支持矢量机（SVM）主动学习算法，在仅仅需要标注少量的训练样本就可以实现很好的方言辨识效果，减少了人工标注样本所花费的代价。

摘要： 本发明公开了一种集成决策的汉语方言辨识方法，包括预处理、特征提取、GMM符号化、N‑元语言模型和集成分类共五部分，本发明的集成决策的汉语方言辨识方法不仅可以在训练数据有限的情况下，有效地提高系统的辨识率，而且可以成功解决训练样本数目和模型参数之间的矛盾。在不提高原系统复杂性的前提下，可以进一步提高系统的辨识精度，还可以降低系统对训练样本的数量要求，降低系统的复杂度。

摘要： 本发明公开的一种基于生成式听觉模型的端到端汉语方言识别系统和方法，涉及语音识别技术领域。该汉语方言识别系统，用CNN模拟听觉模型对方言时域声音波形进行特征提取，随后将提取出的固定长度特征序列输入至RNN中，再连接全连接层后进行softmax，用于预测方言类别。本发明公开的一种基于生成式听觉模型的端到端汉语方言识别系统和方法，可有效提高NN方言识别过程中的抗噪性能，并因其提取了原始声音的深层次语言特征以及其模型具有一定的关注模型信息，所以在一定层度上也提高了方言识别率。

摘要： 本发明提供一种对大范围波动的汉语方言语音识别处理方法及智能机器人，所述汉语方言语音识别处理方法包括：步骤S1，对用户的音频信号进行语音识别，并返回语音识别后的识别结果至管理中心；步骤S2，在预先设置的目标关键字和语音识别后的识别结果之间建立映射表；步骤S3，实时识别用户的音频控制指令，将实时识别的音频控制指令结果通过映射表映射至通讯录。本发明能够很好地消除了由于汉语方言或用户口音而带来的无法准确识别语音的问题，提高了对于汉语方言的语音识别准确率和适应性，应用范围很广，不再局限于识别标准的普通话而是适用于各种汉语方言和用户口音，更是能够大大提高老年人这一特殊群体中的语音识别的适应性和识别率。

摘要： 本发明公开了一种识别汉语方言的多语互译方法及便携机，首先通过声音收集及识别系统中的麦克风获取源语言输入，将声音转化为电信号；其次电信号经过转换发送到芯片中，经由芯片中的除噪声系统降噪处理，然后再通过信息转化系统中的语言互译系统进行转化为目标语言对应的信号，最后将信号通过声音播放系统转化为电信号，电信号通过扬声器输出目标语言。信息转化系统中的语言互译系统具有多个语言互译系统模块，其中具有汉语方言模块，本发明解决了目前市场上机器翻译不具备地方方言翻译功能的问题，实现了多种外国语言与汉语方言之间的互译，提供了更全面的功能，具有使用便捷，操作简单，功能强大，市场需求好的优点。

摘要： 本申请公开了一种融合韵律信息的汉语方言辨识方法，包括：s1、输入汉语方言信号进行语音信号提取，提取信号包括声学特征和韵律特征，所述声学特征包括SDC特征，所述韵律特征包括基频特征、能量包络特征和时长特征；s2、将提取的不同质的特征经过模型建模，转化成具有统一度量标准的特征矢量，然后进行组合构成一个统一矢量送分类器决策。本发明融合韵律信息的模型方法增加了汉语方言间的区别性，大大提升了方言辨识的正确率。

摘要： 本发明公开一种基于分类器融合的汉语方言自动辨识方法，分为汉语方言语音特征提取、方言模型匹配打分，分类矢量提取及后端分类四个步骤。采用两级特征提取方式，将高斯混合模型（GMM）作为高级特征提取器加以使用。在计算的过程中将语音特征送入到含有方言语音先验知识的高斯混合模型中进行打分，并对所得打分进行归一化和差分计算，形成具有高类间差异度和类内聚合度的分类矢量。将其送入到后端支撑矢量机（SVM）分类器中进行分类。融合GMM在数据分布拟合，SVM在分类面建模时的技术优势，最终实现对汉语方言所属方言区种类的辨识。本发明能够稳定可靠的用于汉语电话方言语音等的辨识任务，准确率较高。

摘要： 本实用新型涉及辅助汉语方言调查技术领域，且公开了一种辅助汉语方言调查工作的用具，包括箱体和放置板。该辅助汉语方言调查工作的用具，通过设置定位组件，定位块将箱体的内部划分为上下几个空间，从前至后抽动放置板，令导向块在定位槽内移动，改变上下两个放置板之间的距离，适用于不同高度的记载和收录工具存放使用，又通过设置推动组件，左右两侧的活动隔板将放置板划分为数量为三个的放置空间，伺服电机启动带动转动支杆外侧的转动齿轮转动，即可令转动齿轮推动齿条板移动，使两个活动隔板相向或相背移动，即可将放置板分隔成的放置空间进行调节，方便将不同厚度的记载资料进行分隔存放，使用起来更加方便。